人工智能導(dǎo)論課程教案

《人工智能導(dǎo)論》課程教案課程/項目名稱

人工智能導(dǎo)論

課程 人工智能導(dǎo)論學(xué)分 4 總學(xué)時：50學(xué)時課程授課教師授課班級教學(xué)目的和要求

課程類別：專業(yè)必修■專業(yè)必修□公共必修□公共選修黃源 授課專業(yè) 人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算通過本課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生接觸并了解人工智能的工作原理與系統(tǒng)的基本理論，為將來從事大數(shù)據(jù)及人工智能相關(guān)領(lǐng)域的工作打下堅實的基礎(chǔ)。教學(xué)重點：人工智能簡介與發(fā)展；；；；；自然語言處理概念與應(yīng)教學(xué) 知識圖譜概念與應(yīng)用；重點、難點人工智能技術(shù)應(yīng)用；智能機器人；人工智能挑戰(zhàn)與未來教學(xué)難點：；；自然語言處理概念與應(yīng)用；知識圖譜概念與應(yīng)用；多媒體課件教學(xué) 習(xí)題答案資源 其他教學(xué)資源：《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案第1次課2學(xué)時授課內(nèi)容 認(rèn)識人工智能介紹人工智能的定義與特征。通過本課的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：教學(xué)目的與要求安排

的定義的簡介的發(fā)展人工智能的認(rèn)識教學(xué)導(dǎo)入：介紹人工智能的定義，舉例說明人工智能的重要作用，逐步引入到課程的介紹內(nèi)容中來。授課內(nèi)容：一、《人工智能導(dǎo)論》課程介紹介紹本門課程的學(xué)科地位、考核方式、學(xué)習(xí)內(nèi)容安排、可以參考的學(xué)習(xí)資料。二、講授人工智能的定義、原理與發(fā)展講授人工智能導(dǎo)論的定義講授人工智能導(dǎo)論的原理講授人工智能導(dǎo)論的發(fā)展歷程4講授人工智能導(dǎo)論的特征主要

嘗試在自己的電腦中，自己動手查找人工智能導(dǎo)論的資料《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案第2次課2學(xué)時授課內(nèi)容 人工智能的研究內(nèi)容與代表性人物介紹大數(shù)據(jù)的定義與特征。通過本課的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：教學(xué)目的與要求安排

人工智能的研究內(nèi)容代表性人物人工智能的研究內(nèi)容授課內(nèi)容：一、講授人工智能的研究內(nèi)容二、講授主要

嘗試了解人工智能的代表性人物?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案第3次課2學(xué)時與要求人工智能的數(shù)學(xué)知識與常用工具旨在介紹人工智能的數(shù)學(xué)知識與常用工具。通過本課的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1）了解人工智能的數(shù)學(xué)知識2）掌握人工智能的常用工具重點難點1）掌握數(shù)學(xué)知識安排實驗內(nèi)容人工智能的數(shù)學(xué)知識人工智能的常用工具課后學(xué)習(xí)任務(wù)布置課后自行在機器中安裝人工智能的常用工具。主要《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案第4次課2學(xué)時授課內(nèi)容授課內(nèi)容大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容與要求介紹大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容：了解數(shù)據(jù)采集了解數(shù)據(jù)存儲了解數(shù)據(jù)清洗了解數(shù)據(jù)分析與可視化重點難點數(shù)據(jù)采集的原理數(shù)據(jù)分析與可視化安排授課內(nèi)容：二、數(shù)據(jù)存儲三、數(shù)據(jù)清洗四、數(shù)據(jù)分析與可視化課后學(xué)習(xí)任務(wù)布置熟悉大數(shù)據(jù)的流程主要《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案《人工智能導(dǎo)論》課程教案第PAGE8次課2學(xué)時授課內(nèi)容授課內(nèi)容機器學(xué)習(xí)（一）與要求旨在介紹機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。通過本課的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：機器學(xué)習(xí)的概念掌握機器學(xué)習(xí)的發(fā)展重點難點1）熟練機器學(xué)習(xí)的概念安排授課內(nèi)容：一、什么是機器學(xué)習(xí)二、機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史課后學(xué)習(xí)任務(wù)布置思考什么是機器學(xué)習(xí)主要《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容授課內(nèi)容機器學(xué)習(xí)（二）與要求旨在介紹機器學(xué)習(xí)的分類要求學(xué)生應(yīng)該熟練掌握如下知識的運用：掌握監(jiān)督學(xué)習(xí)掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)重點難點1）各種機器學(xué)習(xí)的分類授課內(nèi)容：一、介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想安排二、介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想三、半監(jiān)督學(xué)習(xí)四、遷移學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)課后學(xué)習(xí)任務(wù)布置監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的對比主要《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 機器學(xué)習(xí)（三）旨在介紹機器學(xué)習(xí)的算法要求學(xué)生應(yīng)該熟練掌握如下知識的運用：教學(xué)目的與要求安排主要

回歸算法聚類算法降維算法1）回歸算法的應(yīng)用2）聚類算法的應(yīng)用授課內(nèi)容：回歸算法是一種應(yīng)用極為廣泛的數(shù)量分析方法，該算法用于分析事物之間的統(tǒng)計關(guān)系，側(cè)重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系，以幫助人們準(zhǔn)確把握變量受其他一個或多個變量影響的程度，進而為預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)。二、掌握聚類算法三、掌握降維算法回歸算法的分類有哪些？《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求安排

機器學(xué)習(xí)（四）旨在介紹機器學(xué)習(xí)的算法算法等常用的機器學(xué)習(xí)算法決策樹算法貝葉斯算法授課內(nèi)容：一、決策樹算法對噪聲數(shù)據(jù)有很好的魯棒性且能夠?qū)W習(xí)析取表達式，決策樹學(xué)習(xí)方法搜索一個完整表示的假設(shè)空間，從而避免受限于假設(shè)空間的不足，決策樹學(xué)習(xí)的歸納偏置是優(yōu)先選擇較小的樹。二、貝葉斯算法貝葉斯算法是在不完全情報下，對部分未知的狀態(tài)進行主觀概率估計，然后用貝葉斯公式對發(fā)生概率進行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。三、支持向量機、關(guān)聯(lián)規(guī)則、遺傳算法等常用的機器學(xué)習(xí)算法主要

畫出決策樹算法《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案《人工智能導(dǎo)論》課程教案第PAGE11次課2學(xué)時授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求重點難點

旨在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理神經(jīng)元

深度學(xué)習(xí)（一）教學(xué)進程安排

授課內(nèi)容：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）相互連接構(gòu)成的運算模型。通俗地講，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬、研究生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果。詳細地講，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為獲得某個特定問題的解，根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機理，按照控制工程的思路及數(shù)學(xué)描述方法，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型并采用適當(dāng)?shù)乃惴?，而有針對性地確定數(shù)學(xué)模型參數(shù)的技術(shù)。二、神經(jīng)元1單個神經(jīng)元是一個運算單元，它的輸入是訓(xùn)練樣本X1

,

,

，其中“+1”是一h (x)f(wTx)f(3

wxb)個偏置項。該運算單元的輸出結(jié)果是.神經(jīng)元的激活函數(shù)。三、

w,b

i1ii

，其中f是這個主要

經(jīng)元的輸入熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 深度學(xué)習(xí)（二）旨在簡要主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程：教學(xué)目的與要求安排

了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)掌握激活函數(shù)了解感知機1）激活函數(shù)本節(jié)課進行以下內(nèi)容的授課。授課內(nèi)容：一、講授神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)也稱為訓(xùn)練，指的是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所在環(huán)境的刺激作用調(diào)整神學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其環(huán)境會越來越了解。二、激活函數(shù)激活函數(shù)（ActivationFunctions）對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去學(xué)習(xí)理解非常復(fù)雜和非線性的函數(shù)來說具有十分重要的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是上一層輸入的加權(quán)和，所以網(wǎng)絡(luò)線性關(guān)系過于顯著，屬于線性模型，對于復(fù)雜問題的解決存在難度；但是當(dāng)每個神經(jīng)元都經(jīng)過一個非線性函數(shù)，那么輸出就不再是線性的了，整個網(wǎng)絡(luò)模型也就是非線性模型，如此一來，網(wǎng)絡(luò)就能夠解決比較復(fù)雜的問題，激活函數(shù)就是這個非線性函數(shù)。三、感知機感知機由羅森布拉特于1957可用于非線性分類器。主要

什么是激活函數(shù)?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求安排主要

深度學(xué)習(xí)（三）旨在簡要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)本節(jié)課進行以下內(nèi)容的授課。授課內(nèi)容：（ConvolutionalNeural作為一個深度學(xué)習(xí)架構(gòu)被提出時，它的最初訴求是降低對圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的要求，CNN層和全連接層，其中卷積層與池化層相配合可組成多個卷積組，逐層提取特征。二、講授卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層感知機的變體，根據(jù)生物視覺神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元的局部響應(yīng)特性設(shè)計，采用局部連接和權(quán)值共享的方式降低模型的復(fù)雜CNNCNN主要由卷積層ConvolutionalLaye、池化層（PoolingLaye、全連接層Fully-connectedLaye）構(gòu)成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是什么?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論《人工智能導(dǎo)論》課程教案PAGE222學(xué)時授課內(nèi)容 深度學(xué)習(xí)（四）旨在介紹掌握如下知識的運用：教學(xué)目的與要求安排主要

掌握。掌握。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用1深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用本節(jié)課進行以下內(nèi)容的授課。授課內(nèi)容：一、講授循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeural是一種以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進方向進行遞歸Recursio，且所有節(jié)點（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接形成閉回路的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RecursiveNeuralNetwor。二、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）獨特的對抗性思想使得它在眾多生成網(wǎng)絡(luò)模型中脫穎而出，被廣泛應(yīng)用于計算機視覺、機器學(xué)習(xí)和語音處理等領(lǐng)域。三深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用AlphaGoZero自動駕駛深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用有哪些《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求安排

計算機視覺（一）主要介紹計算機視覺。要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1掌握計算機視覺定義掌握圖像分類1）什么是計算機視覺本節(jié)課進行以下內(nèi)容的授課。授課內(nèi)容：一、講授計算機視覺基本概念計算機視覺（ComputerVision，CV）是一門涉及圖像處理、圖像分析、模式識別和人工智能等多種技術(shù)的新興交叉學(xué)科，具有快速、實時、經(jīng)濟、一致、客觀、無損等特點。二、講授圖像分類圖像的語義信息。計算機能看到的只是一個個像素的數(shù)值，對于一個RGB圖像，32×323×32×32的矩陣，或者更正式地稱其為張量（可以簡單理解為高維的矩陣。圖像分類就是尋找一個函數(shù)關(guān)系，這個函數(shù)關(guān)系能夠?qū)⑦@些像素的數(shù)值映射到一個具體的類別（示。主要

什么是圖像分類?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求安排

計算機視覺（二）旨在簡要介紹計算機視覺高級知識，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：目標(biāo)檢測圖像分割。1）PythonMySql授課內(nèi)容：一、目標(biāo)檢測目標(biāo)檢測的任務(wù)是在圖像中找出所有感興趣的目標(biāo)（物體（類別和位置因此，目標(biāo)檢測模型的輸出是一個列表，列表的每一項使用一個數(shù)據(jù)組給出目標(biāo)的類別和位置（常用矩形檢測框的坐標(biāo)表示。二、圖像分割：圖像分割是利用圖像的灰度、顏色、紋理、形狀等特征，把圖像分成若干個互不重疊的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)相似性，在不同的區(qū)域之間存在明顯的差異性。然后就可以將分割的圖像中具有獨特性質(zhì)的區(qū)域提取出來用于不同的區(qū)域內(nèi)部的像素一般具有灰度相似性，而在區(qū)域的邊界上一般具有灰度不連續(xù)性。主要

什么是圖像分割《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求安排主要

自然語言處理（一）旨在簡要介紹自然語言處理知識，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：自然語言處理定義自然語言處理組成自然語言理解1）授課內(nèi)容：一、自然語言處理定義自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是指利用計算機對自然語言的形、音、義等信息進行處理，即對字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、分析、理解、生成等的操作和加工。它是計算機科學(xué)領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域的一個重要的研究方向，研究用計算機來處理、理解以及運用人類語言，可以實現(xiàn)人與計算機的有效交流。二、自然語言處理組成計算機處理自然語言的整個過程一般可以概括為4部分：語料預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練和指標(biāo)評價。三、然語言理解自然語言理解是使用自然語言同計算機進行通信的技術(shù)，又稱計算語言學(xué)。它是語言信息處理的一個分支，也是人工智能的核心課題之一。什么是自然語言處理?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 自然語言處理（二）旨在簡要介紹自然語言處理的使用方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1）掌握詞法分析教學(xué)目的與要求安排

了解句法分析了解語義分析詞法分析句法分析授課內(nèi)容：詞法分析是理解單詞的基礎(chǔ)，其主要目的是從句子中切分出單詞，找出詞匯的各個詞素，從中獲得單詞的語言學(xué)信息并確定單詞的詞義，如unchangeable是由un-change-able構(gòu)成的，其詞義由這3個部分構(gòu)成。不同的語言對詞法分析有不同的要求，例如，英語和漢語就有較大的差距。在英語等語言中，因為單詞之間是以空格自然分開的，切分一個單詞很容易，所以找出句子的一個個詞匯就很方便。但是由于英語單詞有詞性、數(shù)、時態(tài)、派生及變形等變化，要找出各個詞素就復(fù)雜得多，需要對詞尾或詞頭進行分析。如importable，它可以是im-port-able或import-able，這是因為im、port、able這3個都是詞素。二、句法分析：句法分析，也稱語法解析，是對句子和短語的結(jié)構(gòu)進行分析，找出詞、短語等的相互關(guān)系及各自在句子中的作用等，并以一種層次結(jié)構(gòu)加以表達。層次結(jié)構(gòu)可以反映從屬關(guān)系、直接成分關(guān)系，也可以反映語法功能關(guān)系。比如“他來晚了”，這里“他”是主語，“來”是謂語，“晚了”是補語。三、語義分析而確定語言所表達的真正含義或概念。即弄清楚“干了什么等。主要

詞法分析與句法分析《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 自然語言處理（三）旨在簡要介紹自然語言處理的使用方，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1）認(rèn)識信息檢索教學(xué)目的與要求安排主要

認(rèn)識機器翻譯掌握情感分析語音識別情感分析語音識別授課內(nèi)容：一、信息檢索息檢索的基本原理是指通過一定的方法和手段，使信息存儲和檢索這兩個過程所采用的特征和標(biāo)識達到一致，以便有效地獲得和利用信息。二、機器翻譯機器翻譯旨在讓計算機自動將源語言表示的語句轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語言表示的語句，主要用于書面語翻譯和口語翻譯。三、情感分析在自然語言處理中，情感分析一般是指判斷一段文本所表達的情感狀態(tài)。與其客觀的數(shù)據(jù)來進行分析和預(yù)測。四、語音識別語音識別，通常被稱為自動語音識別AutomaticSpeech內(nèi)容或者字符序列。什么是情感分析《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 知識圖譜（一）旨在簡要介紹知識圖譜的定義與方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：掌握知識圖譜的定義了解知識表示教學(xué)目的與要求

了解知識建模知識抽取知識存儲重點 1）知識表難點教學(xué)進程安排

授課內(nèi)容：一、知識圖譜的定義知識圖譜以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關(guān)系，將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達成更接近人類認(rèn)知世界的形式，提供了一種更好地組織、管理和理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息的能力。知識圖譜給互聯(lián)網(wǎng)語義搜索帶來了活力，同時也在問答系統(tǒng)中顯示出強大作用，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)知識驅(qū)動的智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。知識圖譜與大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)一起，成為推動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力之一。二、知識表示：知識表示是將現(xiàn)實世界中存在的知識轉(zhuǎn)換成計算機可識別和處理的內(nèi)容，是一種描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于對知識的描述或約定。三、知識建模知識建模是通過各種知識獲取方法獲得突發(fā)事件領(lǐng)域的主要概念和概念之間的關(guān)系，用精確的語言加以描述的過程。主要

知識圖譜的實現(xiàn)《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 知識圖譜（二）教學(xué)目的與要求

旨在簡要介紹知識圖譜的定義與方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：掌握知識融合了解知識推理了解知識圖譜的應(yīng)用重點 知識圖譜的應(yīng)難點教學(xué)進程安排

授課內(nèi)容：知識融合即合并兩個知識圖譜（本體于同一個實體或概念的描述信息融合起來的方法。二、知識推理：知識圖譜的推理首先需要考慮的是知識如何表達的問題，即知識圖譜的知識表顧名思義，知識圖譜是以圖的方式來展示知識，但是這并不代表知識圖譜必須采用圖的表示。三、知識圖譜的應(yīng)用知識圖譜的應(yīng)用場景很多，在不同行業(yè)、不同領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，知識圖譜在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在語義搜索和問答系統(tǒng)這兩方面。主要

知識圖譜的應(yīng)用《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 人工智能技術(shù)應(yīng)用（一）旨在簡要介紹知識圖譜的定義與方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1）掌握智慧交通教學(xué)目的與要求安排

2）了解智慧電商1）智慧交通的實現(xiàn)授課內(nèi)容：智慧交通是在智能交通的基礎(chǔ)上，融入物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)等圍、全方位發(fā)揮作用的，實時、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。二、智慧電商智慧電子商務(wù)簡稱智慧電商，它是指利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息安全等先進手段，打造電商云環(huán)境，并將電商實體、消費市場、交易事務(wù)、信息流、資金流、物流等基本要素整合，從而實現(xiàn)金融、保險、物流等商業(yè)應(yīng)用的實時感知、動態(tài)信息發(fā)布以及智能商務(wù)管理等功能，最終提升電商管理水平。主要

1、什么是智慧交通《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 人工智能技術(shù)應(yīng)用（二）旨在簡要介紹知識圖譜的定義與方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1）掌握智能醫(yī)學(xué)教學(xué)目的與要求重點難點

2）了解智能制造1）智能制造的實現(xiàn)授課內(nèi)容：教學(xué)進程安排

智能醫(yī)學(xué)，顧名思義，即通過人工智能的方法，輔助或替代人類進行醫(yī)療行為的科學(xué)。在智能醫(yī)學(xué)中，智能是手段，醫(yī)學(xué)是目的。二、智能制造（Intelligent是一種由智能機器和人類專家共同判斷、構(gòu)思和決策等。通過人與智能機器的合作，可以擴大、延伸和取代部分人類專家在制造過程中的腦力勞動。智能制造以智能工廠為載體，以全流程的智能化為切入點，以端對端的數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)為支撐。主要

什么是智能制造《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社授課內(nèi)容 智能機器人（一）旨在簡要介紹機器人定義與方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：1）掌握機器人原理教學(xué)目的與要求 2）了解機器人的應(yīng)用安排

1）機器人原理授課內(nèi)容：一、機器人原理機器人的組成與人類極為類似，一個典型的機器人有一套可移動的身體結(jié)構(gòu)、二、機器人的應(yīng)用早期智能機器人主要用于工業(yè)和軍事領(lǐng)域，大多數(shù)是機械手和機器臂。工業(yè)機器人是廣泛用于工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手或多自由度的機器裝置，具有一定的自動性，可依靠自身的動力能源和控制能力實現(xiàn)各種工業(yè)加工制造功能。主要

機器人原理是什么?！度斯ぶ悄軐?dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案第23次課2學(xué)時授課內(nèi)容 智能機器人（二）教學(xué)目的與要求重點難點

旨在簡要介紹智能機器人的定義與方法，要求學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：掌握智能機器人原理了解智能機器人技術(shù)智能機器人的應(yīng)用1）智能機器人技術(shù)教學(xué)進程安排

授課內(nèi)容：定位導(dǎo)航技術(shù)是實現(xiàn)機器人智能行走的第一步，本質(zhì)上就是幫助機器人實現(xiàn)自主定位、建圖、路徑規(guī)劃及避障等能力。定位導(dǎo)航技術(shù)需要機器人的感知能力，需要借助視覺傳感器（如激光雷達）來幫助機器人完成周圍環(huán)境的掃描，并配合相應(yīng)的算法，構(gòu)建有效的地圖數(shù)據(jù)，完成運算，最終實現(xiàn)機器人的自主定位導(dǎo)航。二、人機交互人機交互技術(shù)可讓機器人進一步了解人類，了解用戶訴求，從而為用戶提供更個性化的服務(wù)。過去的機器人是以機器為中心，人類手把手教機器人怎么干活；未來應(yīng)該以人類為中心，讓機器人來適應(yīng)人類，人類說一句話，機器人就能理解這句話從而做出行動，這是一個根本性的改變。三、智能機器人的應(yīng)用智能機器人的應(yīng)用已經(jīng)深入各行各業(yè)，在軍事、制造業(yè)、醫(yī)療、服務(wù)等方面有著廣泛的應(yīng)用。主要

理解定位導(dǎo)航《人工智能導(dǎo)論》黃源等主編，人民郵電出版社《人工智能導(dǎo)論》課程教案授課內(nèi)容教學(xué)目的與要求重點難點

人工智能發(fā)展（一）旨在介紹人工智能發(fā)展，學(xué)生應(yīng)該掌握如下知識：了解人工智能挑戰(zhàn)了解人工智能對社會的影響1）人工智能挑戰(zhàn)

第24次課2學(xué)時教學(xué)進程安排

授課內(nèi)容：一、人工智能挑戰(zhàn)人工智能技術(shù)與企業(yè)需求之間仍然存在鴻溝。企業(yè)用戶的核心目標(biāo)是利用人工系列